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aliases:
  - 开始这里
type: guide
tags:
  - llm-evaluation
  - getting-started
status: active
created: 2026-08-21
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# 开始这里：你不是在学“给模型打分”

你要学的是一项测试与质量工程能力：**定义成功、构造会失败的情况、按规则判定、解释失败原因，并用旧案例验证修复没有带来退步。**

如果你有软件开发经验，请把它暂时理解为：

```text
模糊需求
  → 验收条件
  → 测试用例
  → 断言 / rubric
  → 一次运行记录
  → 缺陷分类
  → 修复与回归
```

## 第一次只做十分钟

不要先注册平台、安装框架或申请 API Key。任选一个动作即可：

- [ ] 从公开技术文档复制一段 200—500 字的内容。
- [ ] 为这段文档写一个“能回答的问题”和一个“不能回答的问题”。
- [ ] 写一条规则：`答案包含上下文未支持的关键事实，则 groundedness = fail`。

完成任意一项后，打开 [[02-First-Week-Worksheet]]，把它填入第 0 节。

## 你现在处于哪种状态？

| 你的状态 | 先读什么 | 现在不要做什么 |
|---|---|---|
| 不懂为什么要多写 case、rubric 和 run | [[02-Why-Guide]] | 不要先上评测框架。 |
| 知道原理，但不知道今天怎么开始 | [[02-First-Week-Worksheet]] | 不要把项目放大到 100 个 case。 |
| 已有 10 个 case，想系统推进 | [[01-LLM-Evaluation-Roadmap]] | 不要急着微调模型。 |
| 已有具体项目，想记录实验 | [[01_Projects/Personal-Tech/LLM_Evaluation/03-Practice/README]] | 不要把 run、case 和个人笔记混在一起。 |
| 想理解这条职业方向的全貌 | [[02_Areas/Job/llm_data_annotation_programmer_roadmap|大模型数据标注与程序员入门]]（存于 02_Areas/Job） | 不要把岗位名当成能力边界。 |

## 本专区的学习原则

> **先建立判断，再追求自动化。**
>
> 如果你还不能解释一个输出为什么通过或失败，自动评分器、CI 和仪表盘只会把不清楚的判断更快地放大。

返回 [[01_Projects/Personal-Tech/LLM_Evaluation/README|学习专区首页]]。